通过上述步骤,你可以使用Faiss库中的IVFPQ索引进行聚类(实际上是索引构建过程中的粗聚类和细聚类),并用于后续的相似度检索任务。需要注意的是,IVFPQ的主要优势在于检索效率,而不是聚类效果本身。
(二)数据准备 在使用 Faiss 进行相似度搜索前,需要对数据进行预处理。通常需要将原始数据转换为向量形式,并进行归一化处理。此外,为了提高搜索效率,还可以对向量进行降维处理。 (三)构建索引 构建索引是 Faiss 使用的关键步骤,需要选择合适的索引类型和参数进行构建。例如,可以选择 IVF 索引或 HNSW 索引,并设置聚类...
灵活的索引结构:Faiss支持多种索引结构,如HNSW(Hierarchical Navigable Small World)、IVF(Inverted Indexed Vector File)和PQ(Product Quantization),这些结构可以针对不同的数据和查询需求进行优化。HNSW适合于处理大规模数据集的近似最近邻搜索,而IVF和PQ则适用于需要高效存储和查询的场景。 GPU加速:Faiss利用GPU进行向量...
train_residual调用train_residual_o来实现level2的训练,IndexIVFPQ只进行2级训练,所以后面do_polysemous_training为false,后面也不再调用refine_pq.train进行level3的训练。 在train_residual_o中quantizer->assign分配给粗质心,返回一个到排序的结果向量列表,根据这一列表调用quantizer->compute_residual计算出残差,供p...
1、IVFADC(IVF256,PQ32x8) IVF256,PQ32 前面基本上已经讲过了,基本上就是下图所描述的一个过程 这里还使用了一个 Asymmetric Distance Computation (ADC)技术 With symmetric distance computation (SDC, left) we quantize xq before comparing it to our previously quantized xb vectors. ADC (right) skips ...
使用了IVF过后,需要计算距离的向量个数就少了几个数量级,最终向量检索就变成一个很快的操作。 IVF-PQ Faiss本身的索引格式有很多种,原理大都基于PQ和IVF中的两个或者一个,不同的索引格式对应不同的应用场景,官方给出了一个如何选择索引格式的guideline,在具体应用的时候可以根据自己的数据量级来参照实验。
PQ:PQ16使用16个字节编码向量,通过IndexPQ或IndexIVFPQ实现 PQ8+16:表示通过8字节来进行PQ,16个字节对第一级别量化的误差再做PQ,通过IndexIVFPQR实现。 对于倒排索引, description 参数里面, 索引文件格式后,需要制定编码方式。编码方式有: Flat, PQ16, PQ16x12, PQ28x4fs, Residual128, LSH 等等 二、GPU版...
在Faiss中通过设置IndexIVFFlat索引方式完成,但是这种类型的索引需要一个训练阶段,而且可以在与数据库向量具有相同分布的任何向量集合上执行。IndexIVFFlat还需要另一个索引量化器,通过该量化器将各个索引向量分配给Voronoi单元,这一操作一般通过使用IndexFlatL2来实现。这种方式建库耗时,用于检索的相邻单元数量越少,检索速度...
下面给出demo。类似IndexIVFFlat,这里使用的是IndexIVFPQ nlist = 100 m = 8# number of bytes per vectork = 4 quantizer = faiss.IndexFlatL2(d)# this remains the sameindex = faiss.IndexIVFPQ(quantizer, d, nlist, m, 8)# 8 specifies that each sub-vector is encoded as 8 bitsindex.train...
在导入数据后,可以使用Faiss进行关键词搜索。Faiss提供了多种搜索算法,如IVF、IVFFlat、IVFPQ等。其中,IVFPQ是最常用的算法,能够在高维向量中实现较快的检索速度。 示例:进行关键词搜索 # 设置搜索参数 k = 10 # 返回结果数量 D = 128 # 向量维度 m = 64 # PQ码本大小 nb_codes = 1 << m # PQ码本...